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Record W2524641942 · doi:10.4000/trema.3369

Accompagner le personnel enseignant dans les choix d’utilisation d’une ressource technopédagogique : Un questionnement technopédagogique utile à l’intégration des technologies en enseignement dans les programmes d’études au collégial

2016· article· fr· W2524641942 on OpenAlexaffabout
Christine Gaucher, Claude Martel, Léane Arsenault

Bibliographic record

VenueTréma · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducational Tools and Methods
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À l’heure où la pertinence de l’intégration des TIC en éducation n’est plus à démontrer, la difficulté de faire valoir ces technologies auprès du personnel enseignant demeure un constat fréquent. Cette réticence à les inclure dans l’axe enseignement-apprentissage prend différentes formes, la première étant l’impression d’une inefficacité pédagogique. En effet, malgré l’existence d’outils technopédagogiques novateurs, ces derniers sont encore peu utilisés, l’enseignement magistral demeurant encore la méthode privilégiée. Or, innover signifie être en rupture avec des habitudes, avec des modèles bien ancrés et éprouvés. Par conséquent, comment favoriser cette rupture avec l’approche traditionnelle dominante auprès des enseignantes et enseignants ? L’expérimentation que nous avons réalisée auprès de trois groupes de participants composés d’enseignants et de conseillers pédagogiques de l’ordre collégial* dont cet article rend compte, nous permet de proposer une façon d’y arriver en stimulant un questionnement intégrant les dimensions liées aux connaissances disciplinaires et à la pédagogie, à l’instar du cadre de référence appelé le TPaCK (Mishra et Koehler, 2006). Les collectes de données se sont déroulées en juin 2013 et en février 2014. Grâce à cet exercice, un répertoire de ressources numériques technopédagogiques a non seulement été créé, mais la pertinence d’un outil réflexif favorisant l’identification et l’intégration des technologies dans l’enseignement a également été évaluée. L’analyse des scénarios identifiés a permis de tirer quelques constats et recommandations permettant d’optimiser l’utilisation du TPaCK.* L’ordre collégial au Québec fait partie, au même titre que l’ordre universitaire, de l’enseignement supérieur et correspond à la dernière ou aux deux années de lycée français et à une année préuniversitaire.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.052

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.009
Scholarly communication0.0100.007
Open science0.0010.006
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.321
Teacher spread0.272 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes2
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